参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 这本书我老老实实从头到尾看了一遍（实际上是看到第9章，刚看完，后面的实在看不下去了，但还是会坚持看的），所有的代码都是手敲了一遍。这本书对于想TensorFlow入门的小伙伴来说，可以看到第8章了解一下循环神经网络的原理 ...

　　本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记，仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点，简单摘要下来，内容较为零散，请见谅。　　 　　2017-11-06 　　[第五章] MNIST数字识别问题 　　1. MNIST数据处理 　　为了方便使用，Tensorflow提供 ...

机器学习热度增长，对机器学习从业者的指导和机器学习日常开发中的细节，在日常开发中需要解决实际问题时就拿过来翻一翻。在构建真实的机器学习系统时的参考。例如，假设你有一个JSON文件，其中包含1000个具有缺失值的分类特征和数值型特征，并且目标向量的分类不均衡，你想得到一个可解释的模型。提供 ...

我们知道，TensorFlow是比较流行的深度学习框架，除了看手册文档外，推荐大家看看《Tensorflow深度学习》，共分5方面内容：基础知识、关键模块、算法模型、内核揭秘、生态发展。前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台，算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型，内核 ...

深度学习乃至人工智能正逐渐在FinTech领域发挥巨大的作用，其应用包括自动报告生成、金融智能搜索、量化交易和智能投顾。而TensorFlow为金融业方便地使用深度学习提供了可能。《TensorFlow实战》讲述了TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同，并用具体的代码完整地实现 ...

学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节。 具体见我提出的问题：https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details ...

kaggle竞赛的inception模型已经能够提取图像很好的特征，后续训练出一个针对当前图片数据的全连接层，进行花的识别和分类。这里见书即可，不再赘述。 书中使用google参加Kaggle竞赛的inception模型重新训练一个全连接神经网络，对五种花进行识别，我姑且命名为模型 ...

用通俗的语言讲解涵盖算法模型的机器学习，主要内容包括机器学习通用概念、三个基本科学计算工具、有监督学习、聚类模型、降维模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、自然语言处理、深度学习、强化学习、模型迁移等。在深入浅出地解析模型与算法之后，介绍使用Python相关工具进行开发的方法、解析经典案例，能理解 ...